Optimiertes Direkt- und Database-Marketing unter Einsatz mehrstufiger dynamischer Modelle

Diss.

Ralf Elsner

Buch (Taschenbuch)
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Beschreibung

Ralf Elsner zeigt, dass im Direktmarketing Anzahl sowie Umfang von Werbeaktionen kritische Erfolgsfaktoren sind, die auf Basis mathematisch-ökonomischer Verfahren bestimmt werden können. Mit Hilfe einer dynamischen mehrstufigen Modellierung wird ein Ansatz zur Werbeaktionsoptimierung entwickelt und nachweislich erfolgreich in die Praxis umgesetzt.

Dr. Ralf Elsner promovierte bei Professor Dr. Manfred Krafft an der Wissenschaftlichen Hochschule für Unternehmensführung in Koblenz. Er ist heute im Bereich Marketing des Rhenania Buch Versands tätig.

Produktdetails

Einband Taschenbuch
Seitenzahl 235
Erscheinungsdatum 20.03.2003
Sprache Deutsch
ISBN 978-3-8244-7807-1
Verlag Deutscher Universitätsverlag
Maße (L/B/H) 21/14,8/1,4 cm
Gewicht 347 g
Abbildungen schwarz-weiss Illustrationen, Tabellen, schwarz-weiss
Auflage 2003

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  • 1 Einführung.- 1.1 Problemstellung.- 1.2 Zielsetzung der Arbeit.- 1.3 Aufbau der Arbeit.- 2 Begriffsabgrenzungen sowie Forschungs- und Entwicklungsstand.- 2.1 Direktmarketing.- 2.1.1 Definition und Abgrenzung des Direktmarketing-Begriffs.- 2.1.2 Theoretische Grundlagen.- 2.1.2.1 Direktmarketing-Distribution.- 2.1.2.2 Theoretische Fundierung von Direktwerbung.- 2.1.2.2.1. Kommunikationsforschung.- 2.1.2.2.2 Verkaufspsychologie.- 2.1.2.2.2.1 Psychologische Ansätze.- 2.1.2.2.2.2 Soziologische Ansätze.- 2.1.2.2.3 Dialog-Methode.- 2.1.3 Konzeptionelle Direktmarketing-Grundlagen.- 2.1.3.1 Systemplanung.- 2.1.3.2 Prozessplanung.- 2.1.3.3 Adressenpraxis.- 2.1.3.4 Media-Nutzung.- 2.1.3.5 Versandtechnik.- 2.1.4 Direktmarketing-Controlling.- 2.1.4.1 Tests als Instrument des Direktmarketing-Controlling.- 2.1.4.2 Erfolgsrechnung als Instrument des Direktmarketing-Controlling.- 2.2 Database-Marketing.- 2.2.1 Database-Marketing: Definition und Positionierung.- 2.2.2 Konzeptionelle Grundlagen des Database-Marketing.- 2.2.2.1 Kundendatenbanken.- 2.2.2.2 Data Warehouse.- 2.2.2.3 Data Mining.- 2.2.2.4 Customer Relationship Management.- 2.2.3 Mathematisch-statistische Grundlagen der Datenanalyse.- 2.2.3.1 Überblick.- 2.2.3.2 Multivariate Analyse-Verfahren.- 2.2.3.3 Prognoseverfahren.- 2.2.4 Konzepte der Kundenbewertung.- 2.2.4.1 Eindimensionale Ansätze.- 2.2.4.2 Mehrdimensionale Ansätze.- 2.2.4.3 Neue Ansätze der Kundenbewertung und Ressourcen-Allokation.- 2.2.4.3.1 Kundenbindungs-Messung mit dem NBD/Pareto-Modell.- 2.2.4.3.2 Das „Customer-Equity-Konzept“ - ein deterministischer Ansatz auf Basis des Kundenkapitalwerts.- 2.2.4.3.3 Kundenbewertung mit Hilfe von Markov-Ketten.- 2.2.4.3.4 Stochastischer Ansatz mit Hilfe der dynamischen Programmierung (Bitran-Mondschein-Modell).- 3 Ertragsmaximierung durch optimale Werbeaktionsfrequenz.- 3.1 Einflussgrößen auf die optimale Werbeaktionsanzahl pro Jahr.- 3.2 Vergleich zweier Aussendehäufigkeiten: m versus n Aussendungen.- 3.3 Exemplarische Werbeaktionsoptimierung in einem Unternehmen.- 4 Ertragsmaximierung durch optimalen Adresseinsatz.- 4.1 Statische Bewertungsansätze: Maximierung des Ertrages einer einzelnen Werbeaktion.- 4.1.1 Werbeaktionsmanagement auf Basis von Durchschnittskosten.- 4.1.2 Werbeaktionsmanagement auf Basis von Grenzkosten.- 4.2 Dynamischer Bewertungsansatz: Maximierung des Ertrages einer Periode..- 4.2.1 Adress-Entwicklungs-Prognose-Modell.- 4.2.2 Ertragsmaximierungsmodell.- 4.2.3 Exemplarische Überprüfung der Modell-Annahmen in einem Unternehmen.- 4.2.3.1 NachfolgekaufVerhalten reaktivierter Altkunden.- 4.2.3.2 Gleichverteilung der Nichtbesteller.- 4.3 Exemplarische Adresseinsatzoptimierung in einem Unternehmen.- 4.3.1 Ertragsentwicklung bei Anwendung des statischen Bewertungsansatzes auf Grenzkostenbasis ohne Einsatz von Reaktivierungsverfahren.- 4.3.2 Ertragsentwicklung bei Anwendung des statischen Bewertungsansatzes auf Grenzkostenbasis unter Einsatz von Reakti vierungsverfahren.- 4.3.3 Ertragsentwicklung bei Anwendung des dynamischen Bewertungsansatzes.- 4.3.3.1 Reproduzierbarkeit der Reaktivierungsergebnisse über ein Jahr.- 4.3.3.2 Reduzierung der Reaktivierungsergebnisse.- 5 Modellerweiterungen.- 5.1 Akquirieren und Sperren von Kunden.- 5.1.1 Neukundengewinnung.- 5.1.2. Kundensperrungen.- 5.1.3 Exemplarische Anwendungen der Modellerweiterungen in einem Unternehmen.- 5.1.3.1 Neukundengewinnung in einem Unternehmen.- 5.1.3.2 Kundensperrungen in einem Unternehmen.- 5.2 Erweiterte Segmentierungsverfahren.- 5.2.1 RFM-Analyse der I. und II. Generation.- 5.2.2 RFM-Analyse der III. Generation - exemplarische Entwicklung einer effizienten CHAID-basierten Parametrisierung in einem Unternehmen.- 5.2.3 Exemplarische Verknüpfung erweiterter Segmentierungsverfahren mit dem dynamischen Bewertungsansatz in einem Unternehmen.- 5.3 Ökonomische Entwicklung des Beispielunternehmens.- 6 Fazit.- 6.1 Zusammenfassung.- 6.2 Implikationen für Forschung und Praxis, Beschränkungen des derzeitigen Ansatzes.